Системы информационные /system of information

Разметка данных – этап обработки структурированных и неструктурированных данных, в процессе которого данным (в том числе текстовым документам, фото- и видеоизображениям) присваиваются идентификаторы, отражающие тип

Системы прогностические – системы, улавливающие взаимосвязи между переменными в наборах, данных за прошлые периоды и их итогами. [Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития Москвы.

Предложение в алфавите – произвольная (конечная) цепочка символов этого алфавита. [Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития Москвы. 2019 г]

Перспективные методы искусственного интеллекта – методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) искусственного интеллекта (автономное решение

Персонализация – настройка программных средств, сайтов, магазинов, рекламы и продуктов под конкретных пользователей или потребителей, на основе анализа данных об их индивидуальном поведении и интересах.

Библиотека искусственного интеллекта, открытая – набор алгоритмов, предназначенных для разработки технологических решений на основе искусственного интеллекта, описанных с использованием языков программирования и размещённых в сети

Сети нейронные прямого распространения (FeedForward Networks) – нейронная сеть с многими слоями, где данные распространяются только вперёд. [Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития Москвы.

Классификатор байесовский, наивный – простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости. [Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития

Процесс Марковский – случайный процесс, эволюция которого после любого заданного значения временного параметра t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при фиксированных параметрах процесса. [Технологии

Модель марковская (скрытая марковская модель (СММ)) – статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, задачей, которой является определение неизвестных параметров